MATLAB分类学习器的使用

MATLAB是一种强大的数学软件平台，它提供了一系列内置工具和支持，用于构建和训练分类模型。在分类学习中，MATLAB的主要工具包括`fitcecoc`, `svmtrain`, `knnsearch`等函数，以及机器学习工具箱。

1. **支持向量机分类** (SVM): 使用`svmtrain`函数，你可以创建基于核函数的支持向量机分类器。首先，你需要准备输入数据（特征矩阵）和对应的类别标签，然后调用函数拟合模型。

data = load('iris'); % 加载示例数据集
X = data(:, 1:end-1); % 特征部分
Y = data(:, end);     % 类别标签
mdl = svmtrain(X, Y);

2. **决策树分类**: 可以通过`fitctree`函数生成决策树模型，训练过程类似于`svmtrain`。

treeMdl = fitctree(X, Y);

3. **K近邻(KNN)**: KNN分类使用`knnsearch`函数，先计算样本之间的距离，然后找出最接近的邻居来确定类别。

knnMdl = knnsearch(X, 'Distance', 'euclidean');

4. **集成学习**: `fitensemble`可用于创建随机森林或AdaBoost等集成模型。

rfMdl = fitensemble(X,Y,'Method','Bag','NumLearningCycles',50);

在使用分类器前，通常需要对数据进行预处理、划分训练集和测试集，评估性能时可以使用交叉验证或`crossval`函数。